回归分析是数据挖掘中最基本的方法，其中基于普通最小二乘法的多元线性回归要求模型中的特征数据不能存在有多重共线性，否则模型的可信度将大打折扣。但是就是技术而言，如何确定模型中的各各特征之间是否有多重共线性呢？本文详细介绍了在SPSS中的诊断方法。...
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2015-11-12 18:14:18
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变量之间如果有关系有两种，一种是确定性关系，一种是相关关系 ，回归分析是研究这种相关关系 的一种统计方法。在相关关系 中，有些变量例如人的年龄，身高，家庭的收入等都是可以在某一个范围内取确定数值的，这些变量称为可控变量或自变量，而可控变量取定以后，与它们对应的人的体重，血压虽然可观但是不可控的，是随...
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2015-11-05 06:11:51
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各种股票软件，例如通达信、同花顺、大智慧，都可以实时查看股票价格和走势，做一些简单的选股和定量分析，但是如果你想做更复杂的分析，例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘，所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库，然后再通过其他工具，例如SPSS、SAS、EXCE..
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2015-10-30 02:10:58
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什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/...
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2015-10-26 07:04:33
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主成分分析 主成分分析Pearson于1901年提出的，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目可以使用样本协方差矩阵...
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2015-10-17 17:34:36
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线性回归简介 线性回归是指利用线性回归方程中的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 案例简介 本案例中的数据是...
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2015-09-11 23:36:37
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对于一个因变量y，n个自变量x1,...,xn，要如何判断y与这n个自变量之间是否存在线性关系呢？肯定是要利用他们的数据集，假设数据集中有m个样本，那么，每个样本都分别对应着一个因变量和一个n维的自变量；m个样本，就对应着一个m维的列向量Y，一个m×n维的矩阵XY是X的每一列X1,...,Xn的函数...
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2015-09-09 19:07:10
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专业技术综合实践I课程报告摘要 描述性统计分析是对一组数据的包括平均数、标准差、正态或偏态程度等特征进行分析。例如在本报告数据中对年龄进行了统计描述，分析了其分布基本符合正态分布。 回归分析是任何数据分析都必要的，它试图定量描述一个自变量和一个因变量之间的关系。线性和曲线回归分析，可用于预测相关变量...
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2015-09-05 23:49:25
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Excel图表能够将数据可视化，在图表中另行添加趋势线和误差线，可对数据进行进一步的数据分析和统计的可视化处理。Excel中的趋势线可用于趋势预测/回归分析，共6中类型：指数（X），线性（L），对数（0），多项式（P），幂（W），移动平均（M）。误差线可用于显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的...
导说：都属于广义线性回归范畴。线性回归分析：一元线性（当个因变量，一次，是条直线）；多元线性（因变量有很多个，但也是一次，在空间中就是一个平面）；广义线性（高维线性回归，也就是一个超平面）（都是一次的，因此称为线性回归）非线性回归分析：非一次的，是曲线，有..
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2015-08-31 19:54:46
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